Method Article

뇌졸중 환자의 일상 활동을 향상시키기 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스 제어 상지 로봇 시스템

DOI:

10.3791/67601

⸱

April 18th, 2025

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1Department of Health Science and Technology, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University, 2Department of Rehabilitation Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, 3Clinical Neurotechnology Laboratory, Dept. of Psychiatry and Neurosciences, Charité Campus Mitte (CCM), Charité – Universitätsmedizin Berlin, 4SRH Gesundheitszentrum Bad Wimpfen GmbH

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

본 연구는 뇌졸중 환자를 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템을 소개하고 있으며, 이 시스템은 뇌파검사와 전기굴절 신호를 결합하여 상지 로봇 손을 제어하여 일상 활동을 향상시킵니다. 이 평가는 BeBiTS(Berlin Bimanual Test for Stroke)를 사용했습니다.

Abstract

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본 연구에서는 뇌졸중 후 재활을 위한 BCI(Brain-Computer Interface) 제어 상지 보조 로봇을 소개합니다. 이 시스템은 뇌파(EEG) 및 심전도(EOG) 신호를 활용하여 사용자가 로봇 손과 상호 작용하면서 일상 작업에서 상지 기능을 지원할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 양손을 사용하는 10가지 일상 생활 작업 세트인 BeBiTS(Berlin Bimanual Test for Stroke)를 사용하여 이 BCI 로봇 시스템의 효과를 평가했습니다. 본 연구에는 8명의 뇌졸중 환자가 참여하였으나 BCI 로봇 시스템 훈련에 적응하고 postBeBiTS를 수행할 수 있는 참가자는 4명에 불과하였다. 특히 각 항목에 대한 preBeBiTS 점수가 4 이하일 때 BCI 로봇 시스템은 postBeBiTS 평가에서 더 큰 보조 효과를 보였습니다. 또한 현재 로봇 손은 팔과 손목 기능을 지원하지 않아 복잡한 손 움직임이 필요한 작업에 사용하는 데 제한이 있습니다. BCI-로봇 시스템의 훈련 효과를 확인하기 위해서는 더 많은 참가자가 필요하며, 향후 연구에서는 더 광범위한 상지 기능을 지원할 수 있는 로봇의 사용을 고려해야 합니다. 본 연구는 환자가 일상 생활 활동을 수행하는 데 도움을 주는 BCI-로봇 시스템의 능력을 확인하는 것을 목표로 했습니다.

Introduction

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뇌졸중으로 인한 상지 기능의 손상은 일상 활동, 특히 양수작업을 수행하는 능력을 제한한다1. 따라서 손 재활은 뇌졸중 재활의 핵심 요소이며, 거울 요법2 및 CIMT(Constraint-Induced Movement Therapy)3는 잘 알려진 접근법입니다. 최근 연구에 따르면 EEG 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 로봇 시스템은 뇌졸중 환자의 손 기능 회복을 개선하는 데 효과적인 보조 요법이 될 수 있습니다 4,5,6. BCI 로봇 시스템은 운동 움직임을 시도하려는 환자의 적극적인 의도와 성능을 결합하는 데 중점을 둡니다. 이 접근법이 재활에 효과적인지 여부를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다 7,8,9,10,11,12,13....

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Protocol

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분당서울대학교 병원 기관심사위원회는 모든 실험 절차를 검토하고 승인했다(IRB No. B-2205-756-003). 8명의 뇌졸중 환자를 모집하여 관련 내용을 충분히 설명한 후 동의를 구했습니다. 사전 동의를 얻은 후 프로토콜은 다음과 같이 진행됩니다: BCI 교육 전에 BeBiTS 평가를 수행한 후 EOG 및 EEG를 사용하여 BCI 교육을 수행합니다. 그 후, 참가자들은 로봇을 착용하고 또 다른 BeBiTS 평가를 수행합니다(그림 1).

1. BCI-로봇 교육 시스템 구축

  1. 환자 모집
    1. 다음 포함 기준을 사용하여 선별 프로세스를 수행합니다.
      1. 상지 기능이 손상된 20세에서 68세 사이의 환자를 선택합니다.
      2. 마비된 손의 손가락을 구부리거나 뻗을 수 없는 환자를 선택합니다.
      3. 단일 피질하 뇌졸중(허혈성 뇌졸중 및 출혈성 뇌졸중 모두 포함)이 있는 환자를 선택합니다.
      4. 뇌 손상 후 6개월 이상 경과한 환자를 선택합니다.
      5. 손상된 Fugl-Meyer 점수가 31 미만인 환....

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Results

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그림 12는 EOG 및 EEG 교육의 결과를 보여줍니다. 그림 12A 는 잘 훈련된 참가자의 결과를 나타냅니다. EOG 훈련 값은 일관되며 평균(주황색 굵은 선)이 임계값에 적절하게 도달합니다. EEG 훈련 결과는 또한 파란색(휴지 상태)과 빨간색(운동 이미지) 선을 명확하게 구분합니다.

대조적으로, 그림 12B 는 훈련을 잘 하지 않은 참가자의 결과를 보여줍니다. EOG 시행은 일관성이 없으며 평균(녹색 굵은 선)이 임계값에 도달하지 않습니다. 더욱이, EEG 훈련 결과는 휴지 상태와 운동 이미지를 명확하게 구분하지 않습니다.

표 1 은 8명의 참가자 모두에 대한 BeBiTS 평가 점수를 나타냅니다. BCI 시스템 교육 전(전)과 후(사후).......

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Discussion

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이 연구는 뇌졸중 환자가 일상 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 BCI 상지 보조 로봇 시스템을 제시했습니다. BeBiTS 테스트15 를 통해 양수작업의 효과를 평가하고 BCI 시스템14을 통해 상지 보조 로봇의 작동에 대한 교육을 구현했습니다. 이 접근 방식은 기존의 재활 절차와 달리 환자가 자신의 의도에 따라 로봇의 작동을 제어하여 회복에 적극적으로 참여할 수 있도록 합니다. EOG 및 EEG 교육을 정확하게 보정하는 것은 로봇을 제어하기 위해 BCI 시스템에서 정확한 신호를 얻는 데 중요합니다. 또한 로봇이 사용자의 손에 편안하게 맞는지 확인하는 것이 중요합니다.

이 연구에는 8명의 참가자가 참여했으며, 표본 크기가 제한되어 BCI 로봇 훈련 시스템의 효과를 확실하게 평가할 수 있는 능력에 제약이 있었습니다. 그럼에도 불구하고, .......

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Disclosures

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저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.

Acknowledgements

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이 연구는 독일연방교육연구부와 한국 과학기술정보통신부가 지원한 독일-한국 산학연협력 프로그램(보조금 번호 P0017226)의 지원을 받았다

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Materials

비 범용 소프트웨어 시스템는 . 개인

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
상업적 용도로 무료로 제공되는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구를 위한BCI2000 오픈 소스
BrainVision LSL Viewer Brain Products GmbHLSL, EEG 및 마커 스트림을 모니터링하는 편리한 도구입니다.
8채널(F3, F4, C3, Cz, C4, P3, P4, EOG) 웨이브가드 오리지널 캡 가 있는 eego 미니 앰프;Ant Neuro, 네덜란드컴팩트하고 가벼운 디자인: eego 미니 앰프는 작고 가벼워 다양한 환경에서 EEG 기록에 탁월한 휴대성과 적합성을 제공합니다.
네오마노 neofect, 한국장갑 재질 : 가죽, 벨크로, 미끄럼 방지 천
와이어 재질 : 합성 실
무게 : 65g (배트 제외)
엄지, 검지, 중지 등 세 손가락을 커버합니다
용 컴퓨터 ( PC) 맞춤형 BCI 소프트웨어 윈도우 노트북

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ekstrand, E., Rylander, L., Lexell, J., Brogårdh, C. Perceived ability to perform daily hand activities after stroke and associated factors: a cross-sectional study. BMC Neurol. 16, 208(2016).
  2. Angerhöfer, C., Colucci, A., Vermehren, M., Hömberg, V., Soekadar, S. R.

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Brain Computer InterfaceUpper Limb RobotStroke RehabilitationEEG EOG SignalsRobotic Hand ControlBimanual FunctionMotor Imagery TrainingNeuro RehabilitationDaily Living ActivitiesBeBiTS Assessment

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